AI는 어떻게 학습할까?
인공지능이 사람처럼 똑똑해 보이는 이유는 어디에 있을까요? 바로 학습이라는 과정을 거치기 때문입니다. 단순히 규칙대로 동작하는 것이 아니라, 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하고 성능을 개선해나가는 능력이 바로 AI의 핵심입니다. 이번 장에서는 AI가 학습하는 구조와 방식에 대해 깊이 있고 구체적으로 알아보겠습니다.
1. 기계학습이란?
기계학습(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이, 데이터를 통해 스스로 규칙을 찾아내는 기술입니다.
전통적인 프로그래밍 방식은 사람이 일일이 조건을 설정해주는 방식입니다. 예를 들어 “온도가 25도 이상이면 에어컨을 켜라”와 같이 명확한 규칙을 코딩하죠. 하지만 이런 방식은 복잡하고 변화가 잦은 환경에서는 한계가 있습니다.
기계학습은 이 문제를 해결합니다. 수많은 데이터를 제공하고, 정답을 알려주면 컴퓨터는 스스로 ‘이런 조건일 땐 이런 결과가 나온다’는 규칙을 찾아냅니다.
예를 들어 수천 장의 고양이와 개 사진을 제공하고 정답을 입력해주면, 기계는 점점 더 정확하게 고양이와 개를 구분할 수 있게 됩니다. 즉, ‘학습’을 통해 ‘판단 능력’을 갖추게 되는 것이죠.
2. 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 차이
AI 관련 용어는 많지만, 이들의 관계는 다음처럼 정리할 수 있습니다:
> AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 ⊃ 신경망
머신러닝(Machine Learning)
머신러닝은 AI의 한 분야로, 데이터를 기반으로 모델이 스스로 규칙을 학습합니다. 대표적인 알고리즘으로는 의사결정나무, 서포트 벡터 머신(SVM), K-최근접 이웃(KNN), 회귀 분석 등이 있습니다. 대부분의 머신러닝 알고리즘은 특징(feature)을 사람이 미리 정의해줘야 하며, 성능 개선을 위해 반복적인 하이퍼파라미터 튜닝이 필요합니다.
딥러닝(Deep Learning)
딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 기반으로 합니다. 특히 다층 신경망(Deep Neural Network) 구조를 활용하여 복잡한 패턴도 학습할 수 있게 됩니다.
딥러닝은 특징 추출도 스스로 합니다. 즉, 사람이 직접 정의하지 않아도 이미지의 윤곽, 색상, 질감 등의 특징을 자동으로 찾아내며, 그 결과 인간보다 더 정밀한 인식이 가능해집니다.
신경망(Neural Network)
신경망은 딥러닝의 기본 구조입니다. 인간의 뇌를 모방한 이 구조는 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layers), 출력층(Output Layer)으로 구성되며, 각 층의 노드(뉴런)는 가중치를 기반으로 연산을 수행하고 다음 층으로 전달합니다.
이 구조는 음성 인식, 자율주행, 번역, 이미지 생성, 챗봇 등 다양한 분야에서 사용되며, 최근 AI 기술 발전의 중심축이라 할 수 있습니다.
3. AI 모델이 학습하는 원리
AI 모델은 수많은 데이터를 입력받아 예측과 수정을 반복하면서 스스로를 개선합니다. 이를 ‘훈련(training)’이라고 합니다.
학습 순서:
1. 입력 데이터 제공: 예를 들어 고양이 사진을 입력
2. 초기 모델이 예측: ‘이건 개다’라고 예측할 수 있음
3. 정답과 비교: 실제로는 고양이였다는 것을 알려줌
4. 오차 계산: 모델이 틀린 정도를 수치화
5. 역전파 알고리즘으로 수정: 가중치와 바이어스를 조정하여 오차를 줄임
6. 수천~수백만 번 반복: 학습이 반복될수록 모델 성능 향상
이러한 방식은 아이가 실수를 반복하며 성장하는 방식과 유사합니다. 중요한 건 ‘틀려도 다시 배우고 수정하는 능력’이며, 이것이 AI의 학습 원리입니다.
4. 학습 데이터, 정답, 예측의 의미
AI 학습에서 가장 중요한 3요소는 다음과 같습니다:
* 입력(Input): 모델에 공급되는 실제 데이터 (예: 이미지, 텍스트, 숫자)
* 정답(Label): 사람이 제공한 기준 (예: 이 사진은 고양이)
* 예측(Prediction): 학습을 마친 AI가 판단한 결과
이 세 요소를 가지고 AI는 다음 세 가지 데이터 세트를 활용해 학습합니다:
* Training Set: 모델을 실제로 훈련하는 데 사용
* Validation Set: 학습 도중 모델의 성능을 평가하고 조정하기 위해 사용
* Test Set: 학습이 끝난 후, 최종 성능을 검증하는 데 사용
정답 데이터가 잘못됐거나 입력 데이터에 편향이 있다면 AI의 성능은 크게 떨어질 수 있습니다. 즉, 데이터의 품질이 AI의 성능을 좌우합니다.
5. 지도학습 / 비지도학습 / 강화학습
AI의 학습 방식은 크게 세 가지로 나뉘며, 각각의 특징은 다음과 같습니다.
1) 지도학습 (Supervised Learning)
정답이 있는 데이터를 기반으로 학습
대표 알고리즘: 회귀 분석, 분류 모델 등
활용 예시: 이메일 스팸 분류, 음성 명령 인식, 손글씨 숫자 인식
장점: 성능 예측이 쉽고 결과가 안정적
단점: 정답 데이터를 만드는 데 시간과 비용이 큼
2) 비지도학습 (Unsupervised Learning)
정답 없이 데이터 간의 패턴을 찾는 방식
대표 알고리즘: 군집화(Clustering), 연관 규칙 학습
활용 예시: 고객 세분화, 이상 탐지, 상품 추천 시스템
장점: 레이블 없는 데이터 활용 가능
단점: 해석이 어렵고 정답 비교가 어려움
3) 강화학습 (Reinforcement Learning)
환경과 상호작용하며 보상을 통해 학습
대표 구조: 에이전트(Agent), 환경(Environment), 보상(Reward)
활용 예시: 게임 AI, 로봇 제어, 자율주행차
장점: 복잡한 문제 해결 가능, 실시간 학습
단점: 학습 시간이 길고 계산 비용이 큼
각 방식은 목적과 문제 유형에 따라 선택되며, 실제 서비스에서는 혼합형으로 활용되기도 합니다.
AI가 배우는 방식은 결국 ‘수많은 반복과 피드백’
AI는 인간처럼 감정을 느끼거나 직관적으로 사고하지 않습니다. 하지만 통계적 패턴 인식과 반복 학습을 통해 놀라운 성과를 내고 있습니다.
우리가 AI를 제대로 이해하기 위해서는, ‘생각하는 기계’라는 환상을 걷어내고 ‘정확한 데이터를 바탕으로 끊임없이 개선되는 수학 모델’ 이라는 본질을 이해하는 것이 중요합니다.